但设备的自动化，也带来由设备故障引发的非计划停机、安全事故等制约企业的行业痛点难题。
可通过设备预测性维护解决方案，帮企业提前1-3个月发现设备状态异常及潜在故障。
在设备端加装智能传感器，用以获取设备正常运行时所产生的振动、温度、转速及油液等数据信息，同时，通过工业协议接入设备的运行工况等数据，与振动、温度数据形成多维度的设备正常运行数据。
现场智能边缘针对多维数据来进行整合和过滤，并通过物联网传输协议传输至平台侧，平台通过智能预警应用，实现关键设备正常运行状态的异常监测、智能预警以及智能诊断等运维服务。
天鹰资本方面曾评价：因联科技通过对水泥、石化、钢铁、电力等高碳排放的重工业，实现智能化改造及设备端预测性维护，帮助工业公司提升生产效率、保障安全生产、优化生产决策，加速其人机一体化智能系统升级转型。
目前，因联科技提供的智能传感器、智能网关、机器健康运维大数据行业解决方案、SaaS工业服务平台，已成功应用于水泥、钢铁、石化、煤炭、汽车等20多个行业，企业客户总量超过300家，包括红狮集团、中煤集团、中石油、中石化、一汽大众等众多知名企业。
6月9日，因联科技创始人吕芳洲做客「科创最前线会客厅」，分享《如何在设备智能运维领域，助力工业公司数字化转型？》主题。
第一次创业的突破性机会来自于2009年，我们与国内最大的风力发电企业展开合作，尝试用我们的产品打开市场大门。
经过一年多的时间，我们的产品通过服务和客户的不断验证，从受到认可到全面采用。
这是使得我们在行业内能够扎下根来的一个敲门砖，也是一个风电行业的入场券。
在道路选择时，我们大家都认为工业互联网作为基础设施，能够解决设备正常运行维护领域的技术门槛，能够助力技术的普及和发展。
因联科技应运而生。名字中的“联”，表明因联不再定位为监测厂商，而是一个工业互联网企业。
工业互联网的底层技术，就是基于AI、物联网、大数据技术的综合应用为客户真正的解决实际问题。
过去需要给客户一遍遍的科普这个技术意义和作用的环节被取代，现在，客户可能更为专业，会明确表达有什么样的问题需要公司解决。
2016、2017年间，企业对工业互联网的理解，是搭建一个工业网络站点平台，或大数据中心，用工业数据来再造价值，实现智能化、数字化落地的的过程。
一些先前接触不到工业互联网的工业客户，也会在探讨时谈起专业的大数据组件等技术内容。
企业关注平台技术的架构，关注平台本身，而非关注自己到底想要解决什么样的问题。存在脱实向虚的趋势。
利用数据需要基于对数据场景本身的理解，从而寻找关联性或者探索到其中对企业有价值的信息。
整个工业互联网赛道开始走深向实，不再去探讨平台，而会真正去关切现实痛点和解决痛点问题的方案。
从变迁来讲，工业互联网经过业内实践，证实了互联网仅仅是手段，工业才是根本。
构建专业能力，融合互联网这一效率工具，是与因联相类似的诸多工业互联网公司落地的基础。
但两个天然的门槛：成本和技术，压制了企业的迫切需求，使其难以大规模推广。
GE（美国通用电器公司）2014年的工业互联网白皮书，给了因联突破这两大门槛一些启发。
但通过 AI、大数据和工业机理技术，能够使得这一些数据被翻译成我们所能听得懂的语言。
商业场景中，to c端面对的大数据是人的行为，可预测也可被理解，但工业场景的数据是需要专家的解读才能被理解的。
我们从2014年开始就不断的进行各种机理研究，对行业的一些共性技术、专有技术、难点技术进行积累。
现在，设备的预测性维护和健康管理技术的客户应用范畴就更广泛，专家的参与也不再必须。
技术门槛的削弱带来成本门槛的降低，加上产业宏观政策和企业本身痛点需求，也在驱动应用的不断落地。
它的想象空间来自于一个增长市场中所有能服务的范畴，而非技术本身领域的应用。
维护服务的阶段经历了从故障后维修到定期维修的发展，正不断向预测性维修的目标努力。
以GE为例，作为一个老牌设备厂商，也是高端装备制造商，技术是服务于自己的高端装备。
在飞机发动机上，使用时几分钟就要回传一组数据，因此GE可以出售维护服务解决问题。
第二类玩家以UPTAKE为代表，处于以数据驱动的方式去解决设备领域的范畴。
国内大部分路径与GE相像，具备把输送设备变成输送设备维护技术的能力，也具备把数据变成有价值信息的能力。
从原理上来讲，无论哪一类玩家，都是用数据驱动的方式去解决企业设备正常运行维护的问题。
技术在应用的过程中，能够帮企业解决较多实际的问题，也因此工业互联网有着较好的前景。
第一次创业时的迷茫过后，我们开始步入国内外的专有分析仪器领域，选择行内标杆产品对标。
获得风电行业入场券之后，我们迎来了快速的增长，获得大概3000多台机组的数据积累，包括出300多个闭环案例。
行业第一的数据量和服务机组数量，使得我们后来在面对投资和合作机遇时，更有掌控力。
除此之外，因联在工业互联网这个巨大范畴的细致划分领域内，从始至终保持空杯状态和对行业的好奇。
大量的经验积累使因联早期便有能力迅速拿出解决客户当下痛点的方案，哪怕仅解决一个痛点，也可以促使客户不断使用因联的技术。
第一点，在服务客户的过程中，一定要明白我们的初心和努力的方向，应该是真正为客户的价值服务。
尤其在这样的一个动荡环境下，守好自己的现金流，并投在最该产生价值的地方。
量变到质变可能是上台阶式的，有可能一段时间你看不到任何进步，但突然间也会豁然开朗，实现质变。
工业互联网行业面对的设备并没有行业属性，技术本身带有通用性。而通用设备，大概占到整个行业80%左右。
我现在覆盖了百分之多少，覆盖了多少场景，还有哪些场景没有覆盖，将来该如何再去覆盖这种场景？
但资源有限，同时需要专注在1~2个行业去生根，把这个行业的问题真正解决好，覆盖技术型行业。
整个工业互联网大赛道已经是一个万亿级别的赛道，从始至终保持着迅速增加，行业需求不断变成刚性。
在设备智能运维这个具有想象空间的细分赛道上，接下来的趋势可能是将所有制造都实现数字化加持下的智能化。
无人场景是一块基石，将来会服务于所有的工业、企业、市政等等任何有设备存在的场景领域。
Q：异常数据积累很难，缺少场景数据，怎么样用大数据或者AI的迭代效果？
A：第一，我们自己会有一个案例库，在数据循环和整个设备运维这样的一个过程中，形成本身案例的闭环，并训练我们的模型。
第二，我们通过机理先使应用达到一定的智能化程度。这是我们大家都认为去解决工业领域的问题的一个比较好的解答。
A：饮料行业我们没服务过，但我们服务啤酒行业，例如百威5家工厂的部分设备，但是这一些行业我们也是切入了一些比较通用的场景进行服务的。
虽然目前来说啤酒饮料行业不是因联的主要行业，但是现在其实我们从别的行业所积累的经验来看，最终解法是一样的。如果要做到全面服务，也需要有所聚焦。
A ：一类是石化行业，我们提前通过对设备故障的一些预警，让客户在适当的时机可以停下来，切实的帮客其避免了一些安全生产事故。
二是一些生产企业依赖的潜水泵，我们通过对它的数据来进行仿真和建模，当工作状态出现偏移的时候，就可以很有效和准确地识别出异常。返回搜狐，查看更加多
